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Enregistrement W4289518904 · doi:10.1093/restud/rdac037

Economic and Social Outsiders but Political Insiders: Sweden’s Populist Radical Right

2022· article· en· W4289518904 sur OpenAlexfundno aff
Ernesto Dal Bó, Frederico Finan, Olle Folke, Torsten Persson, Johanna Rickne

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePopulism, Right-Wing Movements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRockwool FondenUniversity of WarwickCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPoliticsImmigrationPolitical economyRadical rightPolitical scienceValence (chemistry)Representation (politics)PopulismDemographic economicsEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the politicians and voters of the Sweden Democrats, a major populist radical-right party. Based on detailed administrative data, we present the first comprehensive account of which politicians are selected into such a party. Surveys show that politicians and voters of the Sweden Democrats share strong anti-establishment and anti-immigration attitudes that drastically set them apart from Sweden’s other parties. Searching for individual traits that link naturally to these attitudes, we classify the universe of Swedish politicians and voters by social and economic marginalization and exposure to immigration. Politicians from the Sweden Democrats over-represent marginalized groups without strong attachments to the labour market or to traditional nuclear families, which instead are under-represented among politicians in all other parties. Among voters, the Sweden Democrats have higher electoral support in precincts with higher shares of the same marginalized groups. We see the mobilization of the marginalized as an important driver of the party’s success. Finally, we uncover that Sweden-Democrat politicians score lower on a number of valence traits than other-party politicians. In sum, the rise of the Sweden Democrats raised political representation for marginalized groups, but this came at a valence cost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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